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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于跨域联合检索的大规模点云地图中连续视觉定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117235294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311060237.4，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权基于跨域联合检索的大规模点云地图中连续视觉定位方法是由王琦;孙彦升;李学龙设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨域联合检索的大规模点云地图中连续视觉定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于跨域联合检索的大规模点云地图中连续视觉定位方法，构建图像检索模块，对于任意输入图像xq，图像检索模块使用检索函数Q完成图像检索过程；构建点云检索模块，对于任意输入图像xq，点云检索模块首先使用图像检索模块得到图像集X中所有与xq相似的图像Xresult,利用点云查找函数Fcut得到这些图像拍摄位置周围的点云；构建图像点云配准模块，使用点云检索模块获取周围的点云pq，计算点云在图像xi中的点和像素坐标，得到点云pq和图像xi的3D‑2D匹配关系。从3D‑2D匹配关系中完成对查询图像xq的视觉定位。本发明用于实时定位需求的场景，在大规模点云中对目标进行实时的精准定位。

本发明授权基于跨域联合检索的大规模点云地图中连续视觉定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨域联合检索的大规模点云地图中连续视觉定位方法，其特征在于步骤如下： 构建图像检索模块： 对生成点云地图过程中采集的图像集X＝{x1,x2，...,xn}进行数据扩充，得到图像集X的扩充图像集X'＝{S1,S2,...,Sn}，其中Si＝{xi,x'i1,x'i2,...,x'ik}为任意图像xi∈X的扩充图像集； 以扩充图像集X'监督地训练一个基于残差网络的图像特征提取器Fimg； 采用训练好的Fimg提取图像集X中所有图像的特征，并使用局部敏感哈希算法将这些特征构造为检索函数Q； 对于任意输入图像xq，图像检索模块使用检索函数Q完成图像检索过程，即Xresult＝QFimgxq，其中Xresult＝{x1,x2,...,xm}为图像集X中所有与xq相似的图像； 构建点云检索模块： 利用KD-Tree算法构造点云查找函数Fcut，使得其能根据输入的位置查找出输入位置周围一定范围内的点云； 对于任意图像的其拍摄位置的点云pi＝Fcutti,r，pj＝Fcuttj,r，其中ti和tj分别是图像xi和图像xj的拍摄位置，r是点云pi和pj的半径，构造点云编码器Fpcd对点云进行编码得到点云特征fi＝Fpcdpi，fj＝Fpcdpj； 构造注意力融合模型Fa提取来自点云和图像两种模态的融合特征，并构造基于多层感知机的跨域匹配模型M1使得其能根据图像特征和点云特征间的跨域匹配关系判断图像是否在点云中拍摄； 对于任意输入图像xq，点云检索模块首先使用图像检索模块得到图像集X中所有与xq相似的图像Xresult,利用点云查找函数Fcut得到这些图像拍摄位置周围的点云Presult＝{p1,p2,...,pn}，则点云为输入图像xq附近的点云： 图像点云配准模块 对于任意图像xi∈X，其拍摄位置拍摄位置周围的点云pi＝Fcutti,r，其中r为点云pi的半径； 将pi划分为在xq中的点pii和不在xq中的点poi，所述点在pi中的索引分别表示为Iii和Ioi，将pi投影到相机平面上得到点云的像素坐标qi，其中相机平面均为图像xi拍摄过程中的已知参数； 利用点云检索模块中的点云编码器Fpcd和注意力融合网络Fa提取来自点云和图像两种模态的融合特征 构造并训练基于多层感知机的视野分类模型M2，使得M2ca[Iii]＝{1}且M2ca[Ioi]＝{0}，其中运算[·]表示根据索引取得对应数据； 同时构造并训练基于多层感知机的特征回归模型M3使得M3ca[Iii]＝qi[Iii]； 对于任意输入图像xq，图像点云配准模块首先使用点云检索模块获取xq周围的点云pq，利用M2计算点云pq在图像xi中的点piq，并随后利用M3计算piq的像素坐标，即得到点云pq和图像xi的3D-2D匹配关系； 使用RANSAC和EPnP方法从3D-2D匹配关系中确定查询拍摄图像xq的拍摄位姿，利用重力方向这一先验知识抑制PnP方法的多解情况即完成对查询图像xq的视觉定位。

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